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ctr提升的办法

在云计算领域,CTR(点击率)是指用户点击广告后实际购买或完成目标行为的比例。提高CTR是一个重要的目标,因为它可以带来更高的转化率和更好的ROI。以下是一些建议,可以帮助您提高CTR:

  1. 优化广告文案:使用具有吸引力的文案,能够引起用户的兴趣,从而增加点击率。
  2. 使用引人注目的广告图像:使用高质量的图像和视频,可以吸引用户的注意力,从而增加点击率。
  3. 精确的定位:通过精确的定位,将广告投放给更有可能对其感兴趣的用户,从而提高点击率。
  4. 优化广告投放平台:选择适合的广告投放平台,可以帮助您更好地触达目标受众,从而提高点击率。
  5. 数据分析和优化:通过数据分析,了解用户行为和需求,从而优化广告策略,提高点击率。

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WSDM23 | CL4CTR:用于CTR预测对比学习框架

导读 现有点击率建模忽略了特征表征学习重要性,例如,为每个特征采用简单embedding层,这导致了次优特征表征,从而降低了CTR预测性能。...例如,在许多CTR任务中占大多数特征低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑,导致次优特征表示。...本文引入了自监督学习来直接生成高质量特征表征,并提出了一个模型不可知CTR对比学习(CL4CTR)框架,该框架由三个自监督学习信号组成,以规范特征表征学习:对比损失、特征对齐和域一致性。...CL4CTR image.png 2.1 CTR预测任务 CTR预测是一项二分类任务。...在CTR预测任务中,发现同一域特征类似于正样本对,而不同场特征则类似于负样本对。因此,本文提出了CTR预测中对比学习两个新特性,即特征对齐和场均匀性,它们可以在训练过程中正则化特征表征。

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GDCN:Deeper, Lighter, InterpretableCTR预测网络

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稠密特征加入CTR预估模型方法

一般针对类别特征都是通过词嵌入方法把稀疏特征转化为稠密特征然后再输入到神经网络中,不然直接输入会导致维度爆炸等问题,那么怎样把稠密数据加入到CTR预估网络模型中呢? 常规方法 1....而左边原始稠密特征不和类别特征进行交叉,直接和高阶交叉特征进行拼接作为全连接层输入。 2....向量v计算是通过对每个embedding vector vi 进行加权求和得到,公式表示为 ? 其中wi计算为 ? Ki计算等于 ? 其中要对q进行归一化。...我理解就是把一个稠密特征值q映射成一个权重分布,再用这个权重分布去和维护N个embedding vector加权求和,最后得到一个和词嵌入维度相同向量v。...后续文章会有稠密特征加入CTR模型各个方法具体实现代码,喜欢就关注一下吧 参考文献 [1] Multi-modal Representation Learning for Short Video Understanding

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xDeepFM:CTR预估之特征交叉艺术

其也在海量数据竞赛中展现了不俗成绩。下面我们来看看这个模型究竟做了啥?为什么做CTR预估不得不读呢? 模型解析 xDeepFM网络框架如下图所示: ?...这样第k层第i个向量输出为: , 那么第层输出即为: 最终CIN输出为: 1. CIN与RNN关系 CIN中下一层输出都依赖于上一层输入以及额外输入,和RNN是非常相似的。...从实验结果上看,我们发现将Explicit和Implicit网络结合能带来非常大提升;xDeepFM相较于DNN有很大提升。 网络设置对于模型最终影响是什么样? ?...增加网络层深度可以提升效果, 把网络层数设置为3在数据集上效果是最好; 增加CIN中feature maps个数早期可以提升效果,太大可能会带来过拟合(例如Dianping数据集,100就可以了...pdf https://github.com/Leavingseason/xDeepFM/blob/master/exdeepfm/src/exDeepFM.py 我是二品炼丹师一元,目前跟着大哥们学习CTR

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深度学习在CTR预估中应用

本文就近几年CTR预估领域中学术界经典方法进行探究, 并比较各自之间模型设计初衷和各自优缺点。通过十种不同CTR深度模型比较,不同模型本质上都可以由基础底层组件组成。...对于大多数CTR模型来说,特征体系都极其庞大而且稀疏,典型特征数量级n从百万级到千万级到亿级甚至更高,这么大规模n作为网络输入在ctr预估工业界场景中是不可接受。...然而特征维度n虽然空间巨大,但如果归属到每个特征所属field(维度为f),通常f维度会小很多。如果有办法将每个特征用其所属field来表示,原始输入将大大减少不少。...ctr结果预估贡献度是一样。...写在最后        ctr预估领域不像图像、语音等领域具有连续、稠密数据以及空间、时间等良好局部相关性,ctr预估中大多数输入都是离散而且高维,特征也分散在少量不同field上。

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成也CTR,败也CTR,点击率怎么就成了算法工程师梦魇?

今天和大家聊聊搜索、广告、推荐算法当中很重要一个指标,也就是大名鼎鼎点击率。 点击率这个指标相信很多同学都有所耳闻,它含义也很简单,顾名思义就是点击概率,英文叫做CTR。...所以最终某一个广告收益期望为广告主开价price乘上广告点击率CTR。 但这里有一个小问题,广告点击率是一个后验值,也就是说我们只有先展示了才能知道它点击率,是无法提前获取。...真正优质核心用户往往早就流式干净了,那么离倒闭也就不远了。 跷跷板效应 第二个问题是跷跷板效应,也就是说点击率提升了,可能会导致其他指标降低。...虽然用户打开了更多视频,但是也丧失了更多耐心,显然对于平台长久发展也是有害。 对于推荐场景也是如此,如果给用户推荐东西点击率明显提升了,也许用户一下就找到了想要东西,提前达成了购物目标。...目前比较主流办法是让模型同时学习多个目标,不止在一棵树上吊死,想办法提升点击率同时也能优化一下其他目标。也有的团队是先不管其他指标,先盯着点击率优化,等优化到头了,再反过来优化其他指标。

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Normalization在CTR问题中迷之效果!

Prediction 最近看到一篇文章非常有意思文章, 是关于正则化探讨, 作者发现在不同阶段对数据进行不同正则化操作会有非常大影响,在正确位置进行正确正则化操作可以为模型带来巨大提升,...这个看起来很符合直观感觉,可以看做是降低每个特征量纲影响,我们也经常会在CTR等深度模型MLP部分见到BatchNorm操作。...然后作者在CTR相关数据集上又进行了大量实验,发现对模型效果影响最大不是re-centering等操作,反而方差带来影响更大,于是作者提出了新LayerNorm。...在大量实验之后,作者得到了一种提升最大方案: 对于数值类特征,我们使用Variance-Only LayerNorm或者LayerNorm; 对于类别特征,我们使用BatchNorm; 对于...,MLP部分使用VO-LN)可以取得非常大提升;非常值得一试。

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多值类别特征加入CTR预估模型方法

我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型方法是先对单值类别特征进行one-hot,然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征,如下图 1 所示: ?...上一篇文章稠密特征加入CTR预估模型方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中方法。...在CTR预估模型中,对这种多值类别特征常用处理方法总结归纳如下: ▌非加权法 最常规也最简单是先对所有‘话题’集合进行one hot编码,然后按照图 1 方式对多值类别特征中每一项进行稠密特征转换...那么权重是怎样得来,总结以下: ❶ 通过数据挖掘得到多值特征中每个值权重 例如用户感兴趣话题这个多值类型特征权重可以这样获得:用户在相关话题问题下回答问题个数或相关话题回答点赞次数,也就是回答相关话题问题个数越多...,也就是激励提取意思,最终输出也就是学习得到多值类别特征中每个值对应权重。

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CTR预估模型有怎样发展规律

前深度学习时代 在深度学习还没有引入到点击率(Click-Through Rate,CTR)预估之前,CTR预估模型大概经历了三个阶段:逻辑回归(Logistic Regression,LR),因子分解机...因此又有人提出了结合一阶和二阶特征因子分解机模型,该模型相比于LR,增加了交叉特征构造,性能得到了提升。但是由于FM也只能够做二阶特征交叉,因此后来又有了梯度提升提出。...梯度提升树可以得到更高阶特征组合,树越深,越高阶。因此通过仔细分析发现,基本上模型发展有着这么一条规律:往更好地构造高阶特征发展。...深度学习时代 当把深度学习方法引入到CTR预估中,可谓是百花齐放,这里举一些经典网络,像16年发表论文FNN [1],为了避免完全从随机状态训练Embedding,通过FM隐层向量作为user和...由此可见,在深度学习时代,CTR模型迭代发展也是在找一个更好可以得到强表达能力高阶特征构造方面发展。

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